처리량을 늦추거나 인력을 추가하지 않고 검증 정확도를 높이기 위해, 이 제조업체는 Accella AI와 협력하여 적재 도크에서 입고 및 출고 팔레트 검증을 자동화하도록 설계된 비전 기반 AI 시스템인 Accella Dock Check™를 도입했습니다. Accella MFG Bot™ 플랫폼을 기반으로 구축된 이 시스템은 딥러닝을 사용해 케이스 수를 카운트하고, 라벨 위치를 찾고, 바코드를 읽으며, 팔레트가 도크를 떠나기 전에 불일치 항목을 표시합니다.

이 시스템은 Fujinon 12 mm 렌즈와 LUCID의 보호용 IP67 렌즈 튜브를 장착한 LUCID Triton 24.5 MP(TRI245S-CC) 카메라 2대를 사용합니다. 한 대의 카메라는 각 팔레트의 전면을 촬영하고, 다른 한 대는 후면을 촬영합니다. 이 구성은 팔레트가 검사 스테이션을 통과하는 동안 눈에 보이는 케이스와 라벨을 고해상도 이미지로 포괄적으로 확인할 수 있도록 합니다.

이러한 시각적 피드백은 휴대용 스캐닝 방식에 비해 중요한 개선점입니다. 단순히 바코드 읽기에 실패했다는 사실만 표시하는 것이 아니라, 시스템이 문제가 발생한 위치를 작업자에게 보여주기 때문에 라벨을 신속하게 수정하거나, 잘못된 박스를 제거하거나, 누락된 품목을 찾거나, 팔레트가 시설을 떠나기 전에 문제를 바로잡을 수 있습니다.

이 시스템은 PLC, WMS, ERP 시스템을 포함한 제조업체의 기존 자동화 인프라와 통합됩니다. 작업자 피드백은 Inductive Automation의 Ignition과 같은 현장 시각화 도구를 통해 표시할 수 있습니다. 추론은 온프레미스에서 실행되어 도크 이미지를 로컬 환경에 보관하면서 실시간 검증을 지원합니다.

동일한 구성은 고객 주문 또는 적재 계획에 따른 출고 검증뿐만 아니라 구매 주문에 따른 입고 검증에도 사용할 수 있습니다.